[계좌제훈련]자바단기취업과정

35일 단기간동안 자바 개발자가 필요로 하는 기술을 학습하고 취업까지 연계되는 과정입니다.

구직자 무료취업교육

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과정명 파이썬을 활용한 빅데이터 머신러닝 개발자 양성과정
교육기간 2021년 3월 22일(월) ~ 4월 21일(수) 23일 총 184시간 (평일주간)
접수기간 2021년 3월 21일(일) 까지 / 선착순 마감
교육시간 09:30 ~ 18:30
교육비 최대 100% 지원
모집정원 20명
문의처 email : oraclejava@oraclejava.co.kr / tel : 02 - 6925- 4760
강좌명 파이썬을 활용한 빅데이터 머신러닝 개발자 양성과정
교육목표 - 파이썬 기초 프로그래밍에 대해 이해하고 구현할 수 있다.
- 데이터 분석, 시각화를 위한 파이썬 패키지와 라이브러리 활용법을 배우고 습득할 수 있다.
- 데이터 수집, 가공, 분석, 시각화를 할 수 있다.
- 머신러닝의 개념을 이해할 수 있다.
- 빅데이터 머신러닝의 알고리즘들을 이해하고 구현할 수 있다.
- 본 교육을 수강한 훈련생의 경우 실무 현장에서 발생되는 문제가 어떤 유형이며 어떤 알고리즘을 통해 해결할 수 있는지 분석할 수 있으며 기존 데이터마이닝 방식과 머신러닝의 차이를 명확히 이해할 수 있다.
교육개요 본 과정은 4차산업혁명에서 각광받는 언어인 파이썬에 대해 기본부터 학습하는 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 언어의 기초문법을 적용하고 언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용소프트웨어를 구현하는 능력을 함양할 수 있고, 이를 활용하여 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘을 이해 및 구현할 수 있습니다.

또한 각종 라이브러리로 데이터 분석 및 시각화에 대한 내용, 그리고 머신러닝의 기본까지 학습하여 데이터 분석가를 희망하는 입문자가 단기간 데이터 분석과 인공지능에 대해 학습할 수 있으며 기존 사용되고 있는 데이터마이닝과 머신러닝의 차이점에 대한 교육을 진행하여 현직 데이터 분석가 및 개발자가 차이점에 대해 정확히 이해할 수 있도록 훈련이 진행된다.

마지막으로 관계형 데이터를 대상으로 분석하여 분류모형을 훈련할 예정이며 군집과 패턴, 분석 등 실무에서 가장 원활하게 사용될 수 있는 기법을 강의한다.

끝으로 훈련생이 직접 PC, 교육용 서버, 그리고 가상서버를 연결하여 빅데이터 환경 구축을 정확히 이해할 수 있습니다.
Python(기초) - Python 인스톨
- 숫자
- 스트링
- 리스트
- If elif else
- For
- 범위와 While
- 주석과 Break
- Continue
- Function
- Return Value
- 매개변수의 기본값
- 변수의 스코프
- 키워드 매개변수
- 플렉서블한 매개변수의 개수
- 언패킹 매개변수
- 딕셔너리
- 모듈
- 웹에서 이미지 다운로드하기
- 파일 읽고 쓰기
- 웹에서 파일 다운로드 하기
- 웹크롤러 작성하기
- 예외 처리 하기
- 클래스와 객체
- 초기화(init)
- 클래스와 인스턴스 변수의 차이점
- 상속
- 다중 상속
- 스레딩
- 단어 빈도 카운터
- Zip
- 람다
- 딕셔너리 Max, Min, Sorting
- 이미지 자르기
- 이미지 합치기
- Struct
- Map
- 비트 연산자
- 딕셔너리 계산
Python(데이터 분석 시각화) - 왜 Python인가?
- Python 데이터 분석을 위한 환경 구성하기(Windows)
- Python 데이터 분석 라이브러리 설치하기
- IPython 살펴보기
- IPython Notebook 살펴보기
- numpy ndarray 이해하기
- array 인덱싱 이해하기
- array 관련 함수 사용하기
- numpy를 사용한 데이터분석 맛보기
- pandas의 고유한 자료구조
- DataFrame 인덱싱 이해하기
- pandas를 이용한 데이터 분석 맛보기
- matplotlib의 플롯팅 함수 사용하기
- matplotlib를 사용한 데이터 시각화 맛보기 : Game of Thornes 데이터셋 분석
- 여러개의 DataFrame 합치기
- DataFrame의 계층적 인덱싱 이해하기
- DataFrame 데이터 변형하기
- 데이터 그룹화 함수 이해하기
- pandas의 그룹화 기능을 이용한 데이터 분석 맛보기 : 2016 US Election 데이터셋 분석
- 웹크롤링 이해하기
- scrapy 및 selenium 설치하기(Windows)
- scrapy 의 구조 및 웹 스크롤링 맛보기
- 실전 데이터 분석 : US Baby Names 1880-2014 데이터셋 분석(1)
- 실전 데이터 분석 : US Baby Names 1880-2014 데이터셋 분석(2)
- 위치정보 데이터 분석
- 위치 정보 데이터 다루기
- Pandas 고급
- Time Series
- 원격 데이터 접근(내장 API들)
- 다양한 I/O 처리 옵션

* 파이썬시각화
- 라이브러리를 활용한 파이썬 데이터 시각화
Python Machine Learning 머신러닝 개요
- 머신러닝 소개
- 개요 및 적용사례
- PC 및 실습서버장비를 활용한 머신러닝 분석환경 준비 구축

머신러닝 수행방법 계획하기
- 머신러닝 기반 데이터 분석 도입 및 프로세스 관리하기
- 머신러닝 기법 적용 필요성 판단하기
- 머신러닝 기법 선정 및 절차 계획하기
- 수행계획 문서화 하고 구성원에게 공유하기

데이터셋 분할하기
- 데이터셋 분할 설계하기
- 데이터 셋 분할 기준 판단하기
- 교차검증 필요성 판단과 K값 결정하기
- 데이터셋 분할 및 샘플링하기
- 샘플링 차이 분석 및 적용하기

지도학습 모델 적용하기
- 적합한 머신러닝 기법 적용하기
- 최적의 분류모델 선정 및 적용하기
- 최적의 수치예측모델 선정 및 적용하기
- 앙상블 모형 적용 및 새로운 방법론 개발하기

자율학습 모델 적용하기
- 필요한 자율학습 머신러닝 기법 적용하기
- 군집화 기법 적용 및 최적 기법 적용하기
- 차원 축소 기법 선청 및 적용하기
- 목적에 맞는 문제해결을 위해 알고리즘 비교 및 적용하

모델 성능 평가하기
- 모델 성능 평가 방법 선정 및 비교하기
- 평가 메트릭 계산하고 해석하기
- 주어

학습결과 적용하기
- 분석 결과 부합성 판단 및 평가하기
- 평가결과 문서화 및 커뮤니케이션하기
- 프로세스화 작업 수행하기
- 피드백 사이클 시행 및 관리하기
실무 프로젝트 - 프로젝트 기획
- 프로젝트 주제 선정
- 환경에 맞는 플랫폼 이해 및 선정
- 프로젝트 관리 기획 및 일정 계획, 실행 계획서 작성
- 프로젝트 데이터 수집 및 정제, 변환
- 정형/비정형 수집 기능 구현 (크롤링, 데이터 저장소 수집 등)
- 빅데이터 플랫폼 연동 기능 구현 실습
- 배치 기반 데이터 적재 및 실시간 데이터 적재 기능 구현
- 데이터 셋 정의 및 데이터 처리, 자동화 구현
- 실시간 변환 및 분석 기능 구현 및 외부 DB 연동

- 기계학습 실습
- 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 데이터 예측 실습
- 구현 시스템 데이터 목록 정의 및 관리 시스템 개발 실습
- 웹 구현을 위한 View 및 기능 구현 실습

- 테스트 및 발표
- 통합 테스트 및 제반사항 점검, 디버깅
- 최종 보고서 작성 및 프로젝트 결과 발표

강사프로필

강사님 LOO 강사님
프로젝트 경력사항
-한국전자산업진흥회(인사급여관리 시스템) 설계,개발,운영 -한국정보기술연구원(수강생 등록관리시스템) 설계,개발 -(주)고려원(회계관리시스템) 설계,개발,운영 -(주)고려원(영업지원시스템) 개발,운영 -중앙전파관리소(무전기 송수신기 성능측정시스템) 설계,개발 -대우전자(TV Tuner 성능측정시스템) 개발 -한국전파연구소(음정통신단말기 형식승인시험시스템) 설계,개발 -세아전자(케이블 성능관리측정시스템) 설계,개발 -C&S Fashion Jewellery(무역관리 시스템) 설계,개발 -SKT(TTL 멤버십관리시스템) 설계,개발 -SKT(SKT 멤버십관리시스템 UTO,CARA,Ting) 설계,개발,운영 -SKT(통합CRM관리시스템 카드승인,정산) 분석,설계,개발 -SKT(멤버십 UKEY통합 카드,발권,정산) 분석,설계,개발 -SKT(로밍데이타 DW시스템 구축) 분석,설계,개발 -알리안츠생명(가입설계시스템) 설계,개발 -알리안츠생명(운영CRM 시스템구축) 개발 -수협중앙회(공제업무관리시스템구축) 개발 -SPC 그룹(파리바게트 점포관리시스템 구축 POS,WEBPOS) 설계 - 아모레퍼시픽(에뛰드 점포관리시스템구축 WEBPOS,OLAP) 설계
전문분야
다양한 DBMS( Oracle, DB2, UDB, Sybase, SQL Server )에 대한 구축 경험 및 튜닝 경험 보유 유통/제조/물류/포탈 데이터베이스 모델링 경험 대용량 데이터에 대한 DBA 경험 및 운영 경험 Oracle DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, SQL Server 튜닝 Skill 대용량 데이터의 관리 및 파티셔닝 관리 노하우 보유 및 데이터 Migration Skill 보유 Oracle RAC 경험, DB2 Data-sharing 경험 등 대용량 금융사이트 경험 보유 Oracle DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, DB2 DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, SQL Server 튜닝 금융권 차세대 시스템 데이터 이관 업무 관련 컨설팅 및 튜닝업무 경험 대량 데이터 마이그레이션 전문가 빅데이터 머신러닝 활용 경험 DW 프로그램 개발 경험 10년 DBA경험으로 다양한 DBMS에 대한 이해도 및 전문성이 많으며 M/F, Unix, NT 모든 분야 대응가능 BI솔루션 전문가 빅데이터 하둡 or R 개발 및 통계분석 경험 삼성전자 화성 파이썬 강의진행 삼성전자 화성 파이썬 데이터분석 강의진행 기업출강 전문강의 현 오라클자바 교육센터 오라클데이터베이스 강의진행 현 오라클자바 교육센터 빅데이터분야 강의진행 현 오라클자바 교육센터 파이썬,데이터분석,머신러닝 강의진행
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  1. 자바 교육 후기

    강사님께서 열정적으로 수업을 잘 진행해주셔서 잘 배울 수 있었습니다. 모르는 부분이 많았는데 친절하게 잘 설명해주셔서 감사합니다. 강의 내용 토대로 앞으로 꾸준히 공부하겠습니다.

  2. 교육후기

    강사님이 설명잘해주셨습니다. 같이듣는인원들중에 반응을 해주지않거나 답답한부분은 조금있었지만 수업내용에대해 잘 설명해주셨습니다

  3. 한달 동안 잘 들었습니다.

    자바와 관련하여 잘 모르는 상태에서 배우기는 살짝 어려운 면이 있습니다. 강사님이 잘 알려주셔서 어렵지만 잘 넘어간 부분이 많네요. 실제 코드를 분석하며 잘 배우고 갑니다.

  4. jsp 실무 향상과정 후기

    실무 위주로 알짜배기로 잘 가르쳐주셔서 잘 배운 거 같습니다.

  5. 자바 수강후

    자바 기초부터 JSP 웹프로그램에 대한 기본 원리를 잘 배울 수 있어 좋았습니다. 정해져있는 시간상 여유있게 진행할 수 없었지만, 강사님의 꼼꼼함과 세심함 덕분에 강좌 듣기에 편했습니다. 감사합니다.

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